【2025年10月最新】OpenAIの主要なモデル一覧 ─特徴や料金、利用方法など
2025年8月のGPT-5シリーズ発表に続き、9月には動画生成モデル「Sora 2」とコーディングに特化した「Codex」が正式リリース、10月には待望の「GPT-5 Pro」がAPI提供開始されるなど、進化が止まらないOpenAI。
モデルが数多く存在する中で、それぞれどのような特徴があり、どう使い分ければ良いのか分からなくなる方もいらっしゃると思います。
以下は、2025年10月9日時点の公式情報に基づき、現在利用可能なOpenAIのモデルをまとめたリストです。公式ドキュメントを参照し、APIを通じて利用可能な主要なモデルをカテゴリ別に整理しました。
なお、モデルの可用性や詳細な仕様は変更される可能性があるため、最新情報は公式サイトにてご確認ください。
【2025年9月～】発表された新情報
OpenAIは、2025年9月から10月頭にかけて、以下の重要なアップデートを行っています。
- Sora 2の発表（9月）： 従来のSoraから大幅に品質と一貫性が向上した、最新の動画生成モデル「Sora 2」が発表され、API提供も開始されました。
- Codexの正式リリース（9月）： プレビュー版として提供されていたコーディング特化モデル「Codex」が正式にリリースされ、APIで利用可能になりました。
- GPT-5 ProのAPI提供開始（10月）： GPT-5の性能をさらに引き上げた最上位モデル「GPT-5 Pro」が、待望のAPI提供を開始しました。
これらの新モデル登場に伴い、旧世代モデルの提供方針も変更されています。利用者は、より高性能で多様な選択肢から最適なモデルを選べるようになりました。
詳細は、米時間2025年10月6日にサンフランシスコにて開催された「OpenAI DevDay 2025」の基調講演でも語られています。ご興味のある方は、こちらの基調講演レポートもぜひご覧ください。
Reasoningモデル（推論モデル）
ここからは、OpenAIの主要なモデルの特徴や料金、利用方法などをまとめます。推論モデルは、複雑なタスクに対して深く考え、科学、数学、コーディングなどの分野で高いパフォーマンスを発揮するように設計されています。
OpenAI o4-mini
GPT-5登場後も、特定のユースケース向けに提供が継続されています。
| 概要 | 高速かつ低コストの推論モデルで、数学、コーディング、科学、視覚的推論に特化。ChatGPTの全ツール（ウェブ検索、Python、画像解析など）を自律的に活用し、複雑な問題を効率的に解決します。 |
|---|---|
| 特徴 | o3-miniと同等の価格設定で従来のGPT-3.5 Turboより60%以上安価でありながら、性能は大幅に向上。テキストと画像の両方を処理可能。 ユーザーのプロンプトを安全仕様に基づいて評価し、悪意のある意図を検知。 |
| 利用方法 | API：Chat Completions APIやResponses APIで開発者向けに提供。Azure OpenAI Serviceでも利用可能。 ChatGPT：Plus/Pro/Teamユーザーはモデルセレクターから即時利用可能。無料ユーザーは「Think」モードで制限付き利用。 Codex CLI：ローカル端末でのコーディング支援に使用可能。 |
| コンテキストウィンドウ | 入力：128,000トークン（約75万語）。 出力：最大16,384トークン。 |
| 料金 | API：入力$1.10/Mトークン、出力$4.40/Mトークン。Batch APIで50%割引。 Azure：入力$0.15/Mトークン、出力$0.60/Mトークン（地域による）。 ChatGPT：サブスクリプション内で追加料金なし。 |
| リリース情報 | 2025年4月に発表 |
OpenAI o3-mini
GPT-5 Nano/Miniが登場しましたが、o3-miniも引き続き利用可能です。
| 概要 | o3の軽量版で、リソース効率を重視しつつ高い推論能力を維持。迅速なタスク処理に適している。 |
|---|---|
| 特徴 | o3と同様にテキスト入力・出力に対応。科学や数学のタスクで高いパフォーマンスを発揮。 |
| 利用方法 | APIおよびAzure OpenAI Service（米国の特定リージョン）で利用可能。 |
| コンテキストウィンドウ | 200,000トークン。 |
| 料金 | 公式ドキュメント、Pricing ページに記載無し（2025-06-11時点） |
| リリース情報 | 2025年2月にリリース |
GPTモデル（汎用言語モデル）
これらのモデルは、低レイテンシでコスト効率が高く、テキスト生成やチャット用途に最適化されています。
GPT-5
| 概要 | OpenAIの最新かつ最も高性能なフラッグシップモデル。専門家レベルの複雑なタスクを処理するために設計されています。 |
|---|---|
| 特徴 | 最高の推論能力、精度、創造性を持ち、複雑な問題に対して深く思考する「Thinkingモデル」を内蔵しているため、研究開発や高度な分析、専門的な文章作成に最適です。 |
| モデルID | gpt-5 |
| 利用方法 | ChatGPTの全ユーザーが利用可能。Plus/Pro登録者はより多くの利用量や高機能版「GPT-5 Pro」にアクセスできる。API経由でも利用可能。 |
| コンテキストウィンドウ | 入力: 最大272,000トークン 出力: 最大128,000トークン |
| 料金 | 入力 $1.25 / 100万トークン 出力 $10.00 / 100万トークン |
| リリース情報 | 2025年8月7日にChatGPTユーザーおよびAPIで一般提供開始。 |
GPT-5 Pro
| 概要 | GPT-5の性能をさらに引き上げた、OpenAIの現行フラッグシップモデル。最高レベルのタスクを実行するために設計されており、特に専門的な分析、研究開発、複雑な問題解決において圧倒的なパフォーマンスを発揮します。 |
|---|---|
| 特徴 | GPT-5を超える最高峰の推論能力、精度、創造性を誇ります。マルチモーダル入力（テキスト、画像、音声）に対応し、より複雑でニュアンスの細かな指示を理解・実行する能力が強化されています。 |
| モデルID | gpt-5-pro |
| 利用方法 | ChatGPTではPro/Teamプランのユーザーが利用可能。API経由でも提供されています。 |
| コンテキストウィンドウ | 入力: 最大512,000トークン 出力: 最大128,000トークン |
| 料金 | 入力 $5.00 / 100万トークン 出力 $15.00 / 100万トークン |
| リリース情報 | 2025年10月3日にAPI提供開始。 |
GPT-5 mini
| 概要 | 性能と速度のバランスが取れた標準モデル。ほとんどの日常的なタスクや、一般的な対話アプリケーションに最適です。 |
|---|---|
| 特徴 | 圧倒的な低レイテンシ（低遅延）と低コストが特徴です。性能はMiniより限定的ですが、速度が最優先されるタスクに特化しており、単純なテキスト分類やデータフィルタリング、UI操作の補助などで活躍します。 |
| モデルID | gpt-5-mini |
| 利用方法 | ChatGPTでは、主に利用上限に達した際の代替モデルとしてシステムに自動で利用されます。ユーザーが直接選択するモデルではありません。API経由では、速度とコストのバランスが求められる用途でgpt-5-miniとして利用可能です。 |
| コンテキストウィンドウ | 入力: 最大272,000トークン 出力: 最大128,000トークン |
| 料金 | 入力 $0.25 / 100万トークン 出力 $2.00 / 100万トークン |
| リリース情報 | 2025年8月7日にChatGPTユーザーおよびAPIで一般提供開始 |
GPT-5 nano
| 概要 | 最速・最軽量で、リアルタイム処理を目的としたモデル。デバイス上での動作や、即時応答が求められるシステム向けです。 |
|---|---|
| 特徴 | 圧倒的な低レイテンシ（低遅延）と低コストが特徴です。性能はMiniより限定的ですが、速度が最優先されるタスクに特化しており、単純なテキスト分類やデータフィルタリング、UI操作の補助などで活躍します。 |
| モデルID | gpt-5-nano |
| 利用方法 | ChatGPTでユーザーが直接利用することはありません。システムの内部処理で利用されることがあります。API経由では、リアルタイム性が求められる非常に高速な処理のためにgpt-5-nanoとして利用可能です。 |
| コンテキストウィンドウ | 入力: 最大272,000トークン 出力: 最大128,000トークン |
| 料金 | 入力 $0.05 / 100万トークン 出力 $0.40 / 100万トークン |
| リリース情報 | 2025年8月7日にChatGPTユーザーおよびAPIで一般提供開始 |
gpt-oss-120b
| 概要 | OpenAIがリリースした1170億パラメータを持つオープンウェイトの高性能言語モデルです。 Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを採用しており、推論（タスク実行）時には51億のパラメータがアクティブになります。 性能は o4-miniに匹敵するとされています。 |
|---|---|
| 特徴 | Apache 2.0ライセンスで公開されており、研究から商用利用まで幅広く活用できます。 また、推論、コーディング、数学、ツール利用など、複雑なタスクで高いパフォーマンスを発揮。80GBのGPUメモリを搭載した単一のGPUで効率的に動作します。 |
| モデルID | gpt-oss-120b |
| 利用方法 | モデルの重みはHugging Faceから無料でダウンロードできます。 また、Amazon SageMakerやAzure AI Foundryなどのクラウドプラットフォーム経由でも利用可能です。 |
| コンテキストウィンドウ | 128,000トークン（約128k） |
| 料金 | オープンウェイトモデルのため、モデル自体の利用は無料です。 ただし、実行するためのクラウドサービスやサーバーの利用料金は別途発生します。 |
| リリース情報 | 2025年8月5日に発表 |
gpt-oss-20b
| 概要 | gpt-oss-120bと同時にリリースされた、210億パラメータを持つ軽量版のオープンウェイト言語モデルです。 MoEアーキテクチャにより、推論時には36億のパラメータがアクティブになります。 o3-miniと同等の性能を持つとされています。 |
|---|---|
| 特徴 | Apache 2.0ライセンスで公開されており、商用利用も可能。 16GB程度のメモリを搭載した一般的なノートPCやエッジデバイスでも動作するように設計されています。 ローカル環境での推論や、特に数学・ヘルスケア分野のタスクで強みを発揮します。 |
| モデルID | gpt-oss-20b |
| 利用方法 | gpt-oss-120bと同様に、Hugging Faceからモデルをダウンロードして利用できます。 |
| コンテキストウィンドウ | 128,000トークン（約128k） |
| 料金 | モデル自体の利用は無料。ローカル環境で実行する場合、追加コストはかかりません。 |
| リリース情報 | 2025年8月5日に発表 |
コーディングモデル (Codex)
自然言語をコードに変換することに特化したモデルです。
| 概要 | PythonやJavaScriptなど、数十種類のプログラミング言語を理解し、自然言語の指示からコードを生成・補完・修正するモデル。GitHub Copilotの基盤技術としても知られています。 |
|---|---|
| 特徴 | コード生成、バグ修正、コードの解説、言語間の翻訳など、開発ワークフローを強力に支援します。プレビュー期間を経て、より高速かつ高精度なモデルとして正式リリースされました。 |
| モデルID | codex-2 |
| 利用方法 | API経由で利用可能です。 |
| コンテキストウィンドウ | 128,000トークン |
| 料金 | 入力 $0.50 / 100万トークン 出力 $2.00 / 100万トークン |
| リリース情報 | 2025年9月15日に正式リリース。 |
画像生成モデル（DALL·E）
DALL·E 3が最新版として、ChatGPTやAPIを通じて利用できます。
| 概要 | 自然言語から画像を生成・編集するモデル。クリエイティブな用途に適している。 |
|---|---|
| 特徴 | テキストプロンプトに基づく画像生成。API経由で高解像度画像を生成可能。 |
| 利用方法 | APIで利用可能。ChatGPT Plusでも一部機能が利用可能。 |
| 料金 | 標準解像度：$0.020 / 画像 ※ 高解像度や編集機能は別料金。 |
| リリース情報 | 2024年9月にDALL·E 3をリリース |
動画生成モデル (Sora 2)
テキストプロンプトから高品質な動画を生成するモデルです。
| 概要 | テキストの指示に基づき、写実的な、あるいはアニメーションスタイルの高品質な動画を生成する最新モデル。最大3分までの動画生成に対応しています。 |
|---|---|
| 特徴 | キャラクターや背景の一貫性を保ちながら、複雑なシーンやカメラワークを表現できます。物理法則への理解が深まり、より自然で違和感のない動画生成が可能になりました。 |
| モデルID | sora-2 |
| 利用方法 | API経由で利用可能です。 |
| 料金 | $0.10 / 生成1分あたり（HD品質） |
| リリース情報 | 2025年9月20日に発表、API提供開始。 |
音声モデル（Whisper）
引き続き、音声認識の主力モデルとして提供されています。
| 概要 | 音声をテキストに変換する音声認識モデル。音声翻訳や文字起こしに使用される。 |
|---|---|
| 特徴 | 多言語対応。高い精度で音声をテキスト化。 |
| 利用方法 | APIで利用可能。オープンソース版も提供。 |
| 料金 | $0.006 / 分（音声処理） |
| リリース情報 | 2022年9月に公開 |
埋め込みモデル（Embeddings）
text-embedding-3-large
| 概要 | 第3世代の埋め込みモデル。テキストを高次元ベクトルに変換し、検索や分類に使用。 特徴：ディメンション数を調整可能（最大3,072）。MTEBベンチマークで高いパフォーマンス。 |
|---|---|
| 特徴 | ディメンション数を調整可能（最大3,072）。MTEBベンチマークで高いパフォーマンス。 |
| 利用方法 | APIで利用可能。 |
| 料金 | $0.13 / 1Mトークン |
| リリース情報 | 2024年1月にリリース。 |
text-embedding-3-small
| 概要 | 軽量な埋め込みモデル。コスト効率を重視した用途に適している。 |
|---|---|
| 特徴 | ディメンション数は最大1,536。低リソース環境でも動作。 |
| 利用方法 | APIで利用可能。 |
| 料金 | $0.02 / 1Mトークン |
| リリース情報 | 2024年1月にリリース。 |
Moderationモデル
omni-moderation-2024-09-26
最新のモデレーションモデルです。モデル名に日付が含まれていますが、これが最新版を指します。
| 概要 | テキストと画像を分析し、コンテンツがOpenAIの利用規約に準拠しているかを判定するマルチモーダルモデレーション。 |
|---|---|
| 特徴 | ヘイト、自傷、性的コンテンツ、暴力などのカテゴリを分類。 |
| 利用方法 | APIで利用可能。 |
| 料金 | |
| リリース情報 | 2024年9月にリリース。 |
その他のモデル
GPT baseモデル
| 概要 | 自然言語やコードを理解・生成するベースモデル。インストラクション遵守のトレーニングを受けていない。 |
|---|---|
| 特徴 | レガシーなCompletions APIを使用。GPT-3.5やGPT-4の使用が推奨される、非推奨モデル。 |
| 利用方法 | APIで限定的に利用可能。 |
| 料金 | 入力：$0.40 / 1Mトークン 出力：$0.40 / 1Mトークン（モデルによる）。 |
| リリース情報 | 2023年にリリース。 |
Operator
| 概要 | Webブラウザを自律的に操作し、ユーザーの指示に基づくタスクを実行するAIエージェント。 |
|---|---|
| 特徴 | 米国内限定で公開。タスク自動化に特化。 |
| 利用方法 | APIで利用可能（制限付き）。 |
| 料金 | 公式ドキュメントに詳細なし |
| リリース情報 | 2025年1月に公開。 |
廃止、提供終了予定、非推奨モデル
廃止済みモデル
これらのモデルは、すでに提供が終了しており、利用することはできません。
| モデルシリーズ | モデル名 | 廃止日 | 推奨される代替モデル |
|---|---|---|---|
| GPT | GPT-4.5 Preview | 2025-07-14 | GPT-5, GPT-4.1 |
| Edits API 関連モデル(text-davinci-edit-001など) | 2024-01-04 | GPT-3.5 Turbo | |
| Reasoning | OpenAI o1, o1-pro | 不明（提供終了済み） | o3, o4-mini, GPT-5 |
提供終了が予定されているモデル
これらのモデルは、指定された日付をもって提供が終了し、利用できなくなります。
| モデルシリーズ | モデル名 | 提供終了予定日 | 推奨される代替モデル |
|---|---|---|---|
| Reasoning | OpenAI o1-mini | 2025-10-27 | o4-mini, GPT-5 Nano |
| Moderation | text-moderation-007 | 2025-10-27 | omni-moderation-latest |
非推奨モデル（現在は利用可能）
これらのモデルは現在も利用可能ですが、性能やコスト面でより優れた新しいモデルが存在するため、OpenAIは移行を推奨しています。特に新規での利用は推奨されません。
| モデルシリーズ | モデル名 | 推奨の代替モデル | 備考 |
|---|---|---|---|
| GPT | GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4.1 | GPT-5, GPT-5 Pro | GPT-5シリーズの登場により、旧世代となりました。互換性維持などの目的以外での利用は推奨されません。 |
| Reasoning | GPT-4o, o3, o3-pro, o4-mini | GPT-5, GPT-5 Pro | GPT-5シリーズはこれらのモデルの能力を統合・凌駕しています。ChatGPTでは標準モデルがGPT-5に置き換わりました。 |
| 旧世代モデル | GPT-3, text-davinci-002/003 | GPT-3.5 Turbo、GPT-5 | より高性能でコスト効率の良いモデルへ移行することが強く推奨されています。 |
| 埋め込み | text-embedding-ada-002 | text-embedding-3 (small/large) | より高性能で安価なtext-embedding-3シリーズへの移行が推奨されます。 |
最新の廃止予定モデルリストは、公式サイトの「Deprecated Models」セクションより確認可能です。
OpenAI 各モデルのユースケース
利用用途や予算に応じて利用するモデルを検討する必要がありますが、ざっくり分類すると以下のようになります。ご参考ください。
コストと速度を重視する場合
「4o-mini」や「GPT-3.5 Turbo」が適しています。
これらのモデルは、比較的安価でありながら高速な応答が可能なため、単純なチャットボットや、大量の文章の要約・翻訳、データ抽出といった定型的なタスクを効率的に処理するのに向いています。
最高の性能や複雑なタスクへの対応を求める場合
「GPT-5 Pro」や「GPT-5」が選択肢となります。
これらはOpenAIの最上位モデルであり、専門的な知識を要する質疑応答、高度なデータ分析、複雑なコーディング支援など、高度な推論能力が不可欠な場面で力を発揮します。また、テキストだけでなく画像や音声も扱えるマルチモーダルな能力も特徴です。
特定の機能に特化したい場合
例えば、以下のような使い分けが考えられます。
- テキストから高品質な動画を生成したい場合は「Sora 2」
- 画像を生成したい場合は「DALL·E 3」
- ソフトウェア開発を効率化したい場合は「Codex」
- 会議の音声などを高精度に文字起こししたい場合は「Whisper」
- テキストを自然な音声に変換したい場合は「TTS（Text-to-Speech）」
- オンラインコミュニティなどで不適切なコンテンツをフィルタリングするためには、「Moderationモデル」
研究開発や自社環境での自由なカスタマイズする場合
オープンソース（オープンウェイト）として公開されている「gpt-oss-120b」や「gpt-oss-20b」が最適です。
これらのモデルはライセンスの制約が緩やかで、自社のサーバーやローカル環境で自由にファインチューニング（追加学習）を行えるため、特定の業界やタスクに特化した独自のAIを開発する際に非常に有効です。
補足と注意点
トークンとは
1,000トークンは、英語の場合はおおよそ約750語です。日本語の場合は1トークン2～3文字が目安。詳細はOpenAIのTokenizerでご確認いただけます。
また、コスト最適化を目的にトークン数を減らしたい場合は、プロンプトを短くする（例：「be concise」を追加）、CSV形式のデータを使用する（JSONよりトークン消費が少ない）といった対策が考えられます。
モデルID
APIでモデルを利用する際は、正確なモデルID（例：gpt-4o-2024-08-06）を指定する必要があります。各モデルのIDは公式ドキュメントに記載されています。
コンテキストウィンドウ
各モデルには入力・出力トークンの上限があり、超過すると出力が途切れる可能性があるのでご注意ください。
データプライバシー
2023年3月以降、API経由のデータはユーザーが明示的に許可しない限り学習に使用されません。ゼロ・データ保持オプションも選択可能。
地域制限
一部モデルはAzure OpenAI Serviceで特定リージョン（米国など）に限定される場合があります。
参考サイト
- OpenAI公式サイト：https://openai.com
- OpenAI APIドキュメント：https://openai.com/docs
- OpenAI公式ブログ：https://openai.com/blog
- OpenAI公式Youtube：https://www.youtube.com/@OpenAI（※Operatorの情報はこちらを参照）
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